谁更适合R和Python的数据分析领域？在某些特定情况下，谁会有更多的优势？还是一个天生在各个方面都比另一个好？

当我们想选择一种编程语言进行数据分析时，我相信大多数人会想到R和Python，但很难从这两种非常强大和灵活的数据分析语言中选择一种。

我承认我还没有从这两种数据科学家最喜欢的语言中选择更好的语言。因此，为了使事情变得有趣，本文将向读者介绍一些关于这两种语言的详细信息，并将决策权留给读者。值得一提的是，有很多方法可以理解这两种语言的优缺点。然而，在我看来，这两种语言实际上有很强的相关性。

Stack Overflow趋势比较

上图显示了自2008年以来的2008年(Stack Overflow 自成立以来，随着时间的推移，这两种语言发生了变化。

R和Python在数据科学领域展开了激烈的竞争，让我们来看看他们各自的平台份额，并将2016年与2017年进行比较：

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接下来，我们将从应用场景、数据处理能力、任务、安装难度和开放工具等方面详细了解这两种语言。

适用场景

R适用于需要独立计算或单个服务器的数据分析任务的应用场景。Python作为一种粘合剂语言，需要在数据分析任务中与Web应用程序集成，或者当统计代码需要插入生产数据库时，最好使用Python。

任务

R在探索性统计分析中获胜。它非常适合初学者，统计模型只能通过几行代码来实现。Python作为一种完整而强大的编程语言，是部署生产算法的有力工具。

数据处理能力

在专业程序员和非专业程序员的软件包和数据库的大量支持下，R语言无论是实施统计测试还是创建机器学习模型都很方便。

起初，Python在数据分析方面并不特别擅长，但随着NumPyon、在数据分析领域，Pandas等扩展库的推出逐渐得到了广泛的应用。

开发环境

R语言需要使用R语言 Studio。Python有很多Python Spyder和IPythonn可供选择 Notebook是最受欢迎的。

流行的软件包和库

以下是R和Python为专业和非专业程序员推出的最受欢迎的软件包和库。

R：专业程序员的热门软件包

用于数据操作 dplyr、plyr和 data table

用于字符串操作 stringr

定期和不定期的时间序列 zoo

数据可视化工具 ggvis、lattice 和 ggplot2

用于机器学习 caret

R：流行的非专业程序员软件包

Rattle

R Commander

Deducer

这些完整的GUI包具有强大的数据统计和建模功能。

Python：专业程序员的热门库

用于数据分析 pandas

用于科学计算 SciPy 和 NumPy

用于机器学习 scikit-learn

图表库 matplotlib

statsmodels 用于探索数据，估计统计模型，实施统计测试和单元测试

Python：非专业程序员的热门库

Orange Canvas 3.0是遵循GPL协议的开源软件包。它使用一些常用的Python开源库进行科学计算，包括numpy、scipy和scikit-learn。

R 和 Python 详细对比

正如本文开头提到的，R和Python有着强烈的联系，这两种语言越来越流行。很难说哪一种更好。它们的整合在数据科学领域引起了许多积极和合作的浪潮。

总结

事实上，日常用户和数据科学家可以同时使用这两种语言，因为R用户可以在R中使用它们 RPython包运行R中的Python代码，Python用户可以通过RPy2库在Python环境中运行R代码。